开源可视化报表工具：Superset
- - 标点符Superset 是一个开源的数据可视化和数据探索平台，最初由 Airbnb 开发，后来成为了 Apache 软件基金会的顶级项目. 它支持各种类型的数据源，如数据库和 SQL 引擎，并提供了一个易于使用的界面来创建和共享仪表板和图表. 数据可视化: Superset 提供了丰富的图表库，支持从简单的折线图和条形图到更复杂的地理信息系统 (GIS) 可视化等.
开源可视化报表工具：Superset
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| 发表时间：2024-01-04 12:54 | 作者：钱魏Way
出处：https://www.biaodianfu.com
Superset简介
Superset 是一个开源的数据可视化和数据探索平台，最初由 Airbnb 开发，后来成为了 Apache 软件基金会的顶级项目。它支持各种类型的数据源，如数据库和 SQL 引擎，并提供了一个易于使用的界面来创建和共享仪表板和图表。
主要特点包括：
- 数据可视化: Superset 提供了丰富的图表库，支持从简单的折线图和条形图到更复杂的地理信息系统 (GIS) 可视化等。
- 数据探索: 用户可以通过 Superset 的 SQL 编辑器执行查询，探索数据，并将结果可视化。
- 仪表板: 可以将多个图表组合成仪表板，为数据分析提供全面视图。
- 安全性和权限管理: Superset 支持细粒度的访问控制，允许管理员定义用户和角色，控制对数据和功能的访问。
- 易于集成: 作为一个开源工具，Superset 可以与多种数据源和其他数据工具集成。
- 自定义和扩展: 用户可以根据需要自定义图表和界面，并且可以开发新的可视化插件。
Superset 适用于数据分析师和开发人员，帮助他们快速有效地探索和可视化数据，从而做出更好的数据驱动决策。
看板示例：
拖拽式看板编辑器：
SQL编辑器：
Superset架构
Apache Superset 是一款开源的数据可视化和数据探索平台，它的架构设计允许用户轻松地进行数据分析并创建交互式的仪表板。Superset的架构主要由以下几个核心组件构成：
Web服务器
- Flask：Superset使用Flask作为其Web框架，处理HTTP请求和渲染界面。
- Gunicorn：在生产环境中，通常使用Gunicorn作为WSGI HTTP服务器来运行Flask应用。
SQL查询引擎
- SQLAlchemy：Superset通过SQLAlchemy与数据源进行交互，它支持多种数据库。
- Pandas：在某些情况下，Superset会使用Pandas库来处理数据。
数据库
- 元数据数据库：存储Superset的配置信息、仪表板定义、数据源定义等。
- 缓存数据库：用于缓存数据，提高查询性能。Redis和Memcached是常用的选项。
前端
- React & JavaScript：Superset的前端主要使用React框架结合JavaScript开发，用于实现用户界面的交互和动态展示。
- js：图表的渲染利用了D3.js库，提供丰富的可视化选项。
安全性
- 认证与授权：Superset提供灵活的认证选项（如LDAP、OAuth、数据库等）和基于角色的访问控制（RBAC）。
- 数据安全：支持数据级别的安全控制，确保用户只能访问授权的数据。
扩展性
- 插件系统：Superset支持自定义插件，允许用户扩展新的可视化类型或其他功能。
- API：提供REST API，支持与其他系统的集成。
任务调度器
- Celery：用于执行后台任务，如异步查询和发送报告。
Superset功能扩展
拓展Apache Superset主要涉及添加新的可视化类型、增强现有功能、集成更多数据源等方面。
开发自定义可视化插件
- Superset支持通过插件机制添加新的图表和可视化类型。
- 可以使用React和JavaScript开发新的可视化组件。
- 开发完成后，将插件包含在Superset的配置中，使其成为可用的可视化类型。
集成更多数据源
- Superset通过SQLAlchemy与数据源进行交互，可以添加对新数据库的支持。
- 通过添加相应的数据库驱动和SQLAlchemy方言，可以实现新的数据库支持。
增强现有功能
- 对Superset的源代码进行修改，可以增强或改变现有功能。
- 包括改进用户界面、增加新的数据处理功能、优化性能等。
使用API进行集成
- Superset提供了REST API，可以用来与其他系统集成。
- 例如，可以通过API自动化仪表板的创建、更新数据源等。
安全性和认证的定制
- 可以定制Superset的安全性和认证机制，如集成企业的单点登录（SSO）系统。
- 修改认证流程以支持LDAP、OAuth等。
使用和配置Celery任务调度器
- 使用Celery来优化和管理后台任务，如数据刷新、报告发送等。
- 可以定制Celery的配置以满足特定的性能和规模需求。
参考链接：
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